Pr3+∶Y2 SiO5 晶体中橙-蓝频率上转换过程

测量了Pr3+∶Y2SiO5晶体的吸收谱, 标定了室温下Pr3+在Y2SiO5晶体4f2组态内的能级. 利用579 nm激光激发Pr3+∶ Y2SiO5晶体, 观察到480～515 nm上转换荧光带. 运用时间分辨激光光谱技术测量了3P0能级的上转换荧光衰减曲线. 通过研究上转换荧光的衰减曲线、吸收谱、激发谱和上转换荧光强度与泵浦激光单脉冲能量的关系, 确定了以1D2为中间态的能量转移上转换主要是上转换机制.     

XML在基于STEP-NC网络化制造中的应用

为实现新的数控编程语言STEP-NC在网络化协同制造中的应用,实现网络企业间的产品信息集成和共享,使信息可以在远程、异质、异构环境下进行共享和交流,需要把STEP-NC的描述语言EXPRESS转换为XML语言.分析了EXPRESS语言和XML语言的数据类型及特点,研究了EXPRESS语言和XML语言之间的映射方法,提出了基于XML模式库和DOM接口2种EXPRESS与XML转换方法,最后给出了使用DOM接口方法进行转换的具体实现过程.为企业开展异地产品协同设计、网络化制造提供技术支持.     

基于分布式决策的企业动态联盟风险管理模型

根据企业动态联盟合作运营区域的分布性以及联盟企业之间关系多样性的特点,采用分布式决策的思想,针对具有强迫团队关系的联盟企业,建立了组织化的分布式企业动态联盟风险管理模型,叙述了在联盟组建开始如何为联盟运行各阶段预留风险控制资金,以及在各阶段运行过程中如何根据风险的实际情况选择最佳的风险控制措施及资金投入,并探讨了模型的求解方式,旨在为企业动态联盟风险管理实践提供支持和参考.     

非线性算子方程变号解的存在性与多解性及其应用

利用Banach空间中的锥理论和不动点理论讨论了非线性算子方程变号解的存在性和多解性,通过一个上解给出了非线性算子方程变号解的存在性定理,进而又在一个上解和一个下解的条件下得到了四解存在定理,同时还针对一种重要的非线性算子方程即一类Sturm-Liouville两点边值问题,具体讨论了其变号解的存在性及四解的存在性,相应得到了变号解存在定理和四解存在定理.最后通过一个具体的例子给出定理的应用.     

辽宁省能源消费的因素分解——基于完全分解模型

在描述辽宁省经济增长、经济结构、能源消费量和能源密度的基础上,运用无残差的完全分解模型进行量化分析,分解出经济增长、结构和能源密度等因素对能源消费变动的影响效果,得出相应的影响效果系数,并通过与全国平均水平比较,找出辽宁省能源消费变动的特征与分阶段各因素的具体影响效果,为辽宁等老工业基地制定能源政策,提高能源利用效率提供科学的依据.     

二乙二醇甲醚浓度对飞机油箱抗静电涂层的影响

将飞机油箱专用抗静电涂层与不同质量分数二乙二醇甲醚溶液进行浸泡,分析检验涂层在浸泡后的颜色、铅笔硬度、附着力、冲击强度、柔韧性和表面电阻等关键指标的变化情况,用红外光谱、扫描电镜和能谱仪分别检测涂层分子结构、表面形态和元素组成的变化.实验表明:随着二乙二醇甲醚质量分数的不断增加,涂层的力学性能和导静电性能都有不同程度下...     

物联网中区块链技术的应用与挑战

随着物联网技术的快速发展和广泛应用,分布式网络环境下的身份验证、数据隐私、网络安全等问题变得更加重要,而这些问题可以通过引入区块链技术来得到有效解决.该文简述了区块链的基本概念,介绍了区块链在物联网中的应用场景,并对当前一些相关工作的成果进行了综述;介绍了针对物联网场景下区块链底层技术的研究以及区块链物联网所面临的问题与挑战,希望能对未来区块链物联网的研究有一定的参考价值.     

终端区空域规划运行评价指标体系

为了合理分配管制资源,保障高效运作终端区,通过对终端区空域规划运行效能进行量化分析,进而掌握其运行情况及发展形势。首先建立了基于8类关键性能领域的终端区空域规划运行评价指标体系。然后采用状态分类评估法构造综合评价函数,利用基于随机森林(random forest, RF)算法的可拓层次分析法(extension analytic hierarchy process, EAHP)分析计算指标权重,达到综合考虑指标影响、加强指标量化程度、减少研究过程主观性的目的。最后,以广州终端区和武汉进近为例,对八大关键性能指标进行实例分析,采用蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟验证了指标计算结果的可靠性,提升了指标的认可度,验证了系统评价结果的准确性。     

基于SAMME+ResNet的多相码信号识别方法

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。     

基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法

为了提升电网复杂故障时的态势感知能力,提出了基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法.首先,基于层次化、动态建模的思想,在建立元件一般故障诊断模型的基础上,引入浮动库所、浮动弧、浮动变迁的概念来合理的体现主保护、断路器以及后备保护之间的逻辑关系,建立了元件复杂故障时的诊断模型;其次,挖掘故障信息源的特性进行预处理,依据故障类型动态建立相应Petri网诊断模型;再次,利用改进的遗传算法对模型中的参数进行了训练、优化;最后,探讨了该Petri网故障诊断模型的容错性、通用性.对算例系统仿真的结果表明:该方法突出了故障诊断过程的层次性、可理解性,提升了诊断模型的透明性、改善了诊断模型的易维护性,在电网复杂故障的情况下诊断结果仍具有较高的准确度,并呈现有较好的容错性.